行业投资评级与核心观点 - 行业轮动模型推荐方向为非银金融、通信、房地产、建筑材料、传媒及银行[1] - 边际增持了传媒和房地产行业[1] - 行业轮动策略过去两周上涨0.25%，相较行业等权的超额收益为0.64%[4] - 今年以来策略上涨34.89%，过去一年夏普率为1.77，Calmar比率为2.88[4] 行业驱动因素分析 - 非银金融、通信、房地产行业主要由基本面驱动[1] - 建筑材料及传媒行业主要受情绪驱动[1] - 银行行业受到量化和基本面双重驱动[1] - 房地产行业情绪边际提升明显，得分增加0.98[1] - 传媒行业量价类因子得分显著提升，边际增加3.24[1] 行业轮动模型构建 - 模型从基本面、量价、情绪面三大维度出发构建行业轮动策略[1] - 对原有因子进行双周频率的回测，并从动量与趋势、资金流与情绪、市场结构与波动率等维度对量价因子进行拓展[1] - 最终筛选出6个相对有效的因子构建策略[1] 推荐ETF组合标的 - 本期行业ETF组合标的包括6只ETF：易方达沪深300非银ETF、国泰中证全指通信设备ETF、南方中证全指房地产ETF、国泰中证全指建筑材料ETF、广发中证传媒ETF、华宝中证银行ETF[3] - 每只ETF权重均为16.67%[4] ETF产品表现特征 - 国泰中证全指通信设备ETF今年以来收益率达103.90%，近三年收益率达224.77%[4] - 广发中证传媒ETF今年以来收益率25.95%，近一年收益率32.08%，近三年收益率91.00%[4] - 华宝中证银行ETF近一年收益率17.21%，近三年收益率70.42%[4] - 南方中证全指房地产ETF近三年收益率为-14.06%[4] 因子回测结果 - 成交均价因子IC均值为6.19%，IC>0的频率为59.75%[10] - REVS5Indu1因子IC均值为3.77%，IC>0的频率为58.30%[10] - Consensus因子IC均值为3.18%，IC>0的频率为54.24%[10] - 建仓期ETF资金因子IC均值为4.46%，IC>0的频率为57.63%[10] - 复合因子优化后IC均值为7.05%，IC>0的频率为58.06%[10]

行业投资评级 - 未提及相关内容 核心观点 - 截至2025/10/26，本期模型推荐非银金融、通信、房地产、建筑材料、传媒及银行，边际增持传媒和地产 [1] - 非银金融、通信、房地产由基本面驱动，建筑材料及传媒受情绪驱动，银行受量化和基本面双重驱动 [1] - 房地产行业情绪边际提升明显，得分增加0.98；传媒行业量价类因子得分显著提升，边际增加3.24 [1] - 行业轮动模型从基本面、量价、情绪面三大维度出发，对原有因子进行双周频率回测，并拓展量价因子，筛选6个有效因子构建策略 [1] 相关目录总结 行业ETF组合标的 - 本期行业ETF组合标的包括易方达沪深300非银ETF、国泰中证全指通信设备ETF、南方中证全指房地产ETF、国泰中证全指建筑材料ETF、广发中证传媒ETF、华宝中证银行ETF 6只ETF [3] 行业ETF组合标的详情 |证券代码|证券简称|成立日期|权重|二季末规模（亿元）|机构投资者比例(%)|近一年均成交额（亿元）|今年以来收益率|今年以来跟踪误差|近一年收益率|近一年跟踪误差|近三年收益率|近三年跟踪误差| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |512070.OF|易方达沪深300非银ETF|2014 - 06 - 26|16.67%|122.47|79.71|4.93|9.74%|1.15%|8.34%|1.04%|65.96%|1.15%| |515880.OF|国泰中证全指通信设备ETF|2019 - 08 - 16|16.67%|115.52|60.26|14.58|103.90%|0.55%|99.68%|0.50%|224.77%|0.53%| |512200.OF|南方中证全指房地产ETF|2017 - 08 - 25|16.67%|74.18|57.32|2.62|10.67%|0.34%|6.19%|0.31%|-14.06%|0.66%| |159745.OF|国泰中证全指建筑材料ETF|2021 - 06 - 09|16.67%|11.02|64.43|0.73|11.14%|1.51%|8.62%|1.38%|-7.80%|1.25%| |512980.OF|广发中证传媒ETF|2017 - 12 - 27|16.67%|29.84|67.65|1.11|25.95%|0.46%|32.08%|0.45%|91.00%|0.65%| |512800.OF|华宝中证银行ETF|2017 - 07 - 18|16.67%|139.38|72.50|17.72|11.93%|1.15%|17.21%|1.05%|70.42%|1.56%| [4] 行业轮动策略表现 - 行业轮动策略过去两周上涨0.25%，相较行业等权的超额收益为0.64%，今年以来策略上涨34.89%，过去一年夏普率为1.77，Calmar比率为2.88 [4] - 行业轮动策略过去两周收益0.25%，超额收益0.64%，今年以来收益34.89%，今年至今超额收益11.24%，过去一年收益率37.18%，超额收益11.19%，夏普率1.77，Calmar比率2.88，最大回撤12.91% [6] 策略/复合因子回测结果 |策略|因子|方法|权重|IC均值|IC标准差|ICIR|IC>0的频率|p - Value| | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | |三价|成交均价因子（基于近一年持仓成本均价的收益）| |50%|6.19%|27.11%|22.83%|59.75%|0.00| | |REVS5Indu1（近5日涨跌幅 - 行业中性）| |20%|3.77%|23.07%|16.36%|58.30%|0.01| |基本面|Consensus（相较25日前的边际变化）| |50%|3.18%|20.94%|15.19%|54.24%|0.02| | |SUE因子（每年盈利同比增加值均值）| | |2.29%|21.27%|10.78%|48.53%|0.13| |情绪|建仓期ETF资（近6月ETF建仓资金流）| |50%|4.46%|20.89%|21.33%|57.63%|0.00| | |vol pct因子（60日平均换手率_pct）| | - 50%|-2.01%|24.40%|-8.25%|43.64%|0.21| |复合因子优化后|大类因子等权、小类因子等权| | |7.05%|24.36%|28.95%|58.06%|0.00| [10]

核心观点 - 报告对多个量化ETF配置策略进行了跟踪和更新，涵盖了宏观择时、动量择势、行业轮动、Copula二阶随机占优以及分位数随机森林科技类ETF配置等策略 [1][2][3] - 各策略均提供了自2020年以来的历史回测表现和最新持仓配置，数据截至2025年10月或11月初 [2][4][9][14][18][20][23][25][29] - 策略表现差异显著，动量择势策略年化收益率最高达18.25%，而行业轮动策略相对沪深300年化超额收益率为7.27% [2][14] ETF量化策略跟踪 宏观择时策略 - 基于Gaussian分布的B-L宏观择时策略自2020年7月至2025年10月年化收益率为7.67%，夏普比率1.45，最大回撤-4.60% [2][4] - 在最近报告期（2025年10月9日至31日）策略收益率为1.81% [4] - 2025年10月31日调仓后组合为：沪深300ETF（7.01%）、中证500ETF（7.99%）、国债ETF（55.94%）、豆粕ETF（11.63%）、有色ETF（5.02%）、黄金ETF（7.40%）和货币ETF（5.00%），未配置标普500ETF和公司债ETF [2][7][8] 动量择势策略 - 策略自2020年1月至2025年10月年化收益率为18.25%，夏普比率0.88，最大回撤-28.72% [2][9] - 最近报告期（2025年10月9日至31日）策略收益率为-3.51% [9] - 2025年10月31日调仓后持仓集中在主题ETF：汇添富中证电信主题ETF（27.01%）、富国中证旅游主题ETF（24.92%）、新华中证云计算50ETF（21.52%）、华泰柏瑞中证智能汽车ETF（16.38%）和华夏中证人工智能ETF（8.17%） [2][13] 行业轮动策略 - 策略自2020年以来年化收益率10.00%，相对沪深300年化超额收益率7.27%，最大回撤-42.98% [2][14] - 最近报告期（2025年10月9日至31日）策略收益3.66%，超额收益3.55% [14] - 2025年10月31日调仓后配置家电ETF、绿色电力ETF、钢铁ETF、新能车ETF、金融ETF及农业ETF，各占16.7%权重，调出有色金属ETF和交运ETF [2][18][19] 基于Copula的二阶随机占优策略 - 策略自2020年1月至2025年10月年化收益率为14.41%，夏普比率0.68，最大回撤-42.62% [2][20] - 最近报告期（2025年10月9日至31日）策略收益率为0.31% [20] - 2025年11月3日调仓后持仓高度集中：富国中证800银行ETF占85.00%，华夏中证石化产业ETF、富国中证全指证券公司ETF和博时中证油气资源ETF各占5.00% [2][23][24] 基于分位数随机森林的科技类ETF配置策略 - 策略自2020年至2025年10月年化收益率为13.54%，夏普比率0.76，最大回撤-29.89% [2][25] - 最近报告期（2025年10月9日至31日）策略收益率为-3.03% [25] - 2025年10月31日调仓后科技类ETF总持仓权重95.63%，其中平安中证消费电子主题ETF占76.51%，其余四只科技ETF各占4.78%，现金持仓4.37% [2][29][30] 策略方法论概要 宏观择时策略构建 - 策略根据经济周期划分结果提高相应大类资产权重，并加入境外资产配置条件 [32] - 使用ETF作为可交易标的，涵盖股票、商品、债券、境外、货币等品种 [32][35] - 每月末根据经济指数状态设置资产权重约束，通过Black-Litterman模型计算最优配置权重 [32][37] 动量择势策略构建 - 使用XGBoost预测的ETF上涨概率作为动量指标，基金份额历史分位数代表拥挤度 [38] - 选择动量排名前20且拥挤度排名前20的板块，再选板块内动量最大的ETF [38][39] - 配置调整周期为一周，每个季度末重新训练XGBoost模型 [40] 行业轮动策略构建 - 基于行业扩散指数因子构建低波扩散行业轮动模型，优于传统动量因子 [41] - 将行业轮动策略应用于ETF，通过相关性匹配选择可投资标的 [41] - 按月调仓，组内等权配置 [41] Copula二阶随机占优策略构建 - 利用Copula函数构建收益率联合分布模型，以二阶随机占优为约束优化权重 [42][43][48] - 投资标的为行业主题ETF，覆盖25个中信一级行业 [47] - 按月调仓，通过多指标筛选行业和ETF，循环优化10次得到最终权重 [48] 分位数随机森林科技类ETF配置策略构建 - 使用分位数随机森林对科技类ETF收益率分布建模，控制尾部风险 [49][50] - 投资标的为科技与制造大类行业ETF，共271只可投资标的 [53] - 按月调仓，根据市场波动率确定总持仓权重，再通过分布预测指标选ETF [54][55][56]

核心观点 - 报告提出了“预期共振”行业轮动模型，该模型综合了投资景气度、量价指标和分析师预期三个维度共12个明细指标 [1] - 模型旨在应对A股市场行业轮转切换速度加快的市场环境，通过多维度指标共振来捕捉行业投资机会 [1][5] - 2025年10月，“预期共振”模型多头组合收益率为2.56%，超越基准收益率1.06%，超额收益率为1.50% [2] - 模型最新推荐11月份排名靠前的行业包括非银行金融、商贸零售、银行、石油石化、轻工制造和家电 [3][19] 策略逻辑 - 投资景气度指标采用“守正出奇”构建思路，包含两个正向筛选因子（边际上行贝塔因子、超预期报告因子）和两个负向剔除因子（交易热度因子、关注情绪因子）[5] - 量价指标包含修正动量、隔夜收益率、边际平均动量、累积势能、成交波动和价格的成交弹性指标 [5] - 分析师预期指标包含净利润预期变化因子、行业预期调整得分因子和积极评级数量因子 [6] 策略表现 - “守正出奇”投资景气度指标2025年初以来多头组合收益率为31.92%，超额收益率达9.07% [3][6] - “守正出奇”策略自2016年以来行业多头组合年化超额收益率达11.73%，夏普比率为1.58 [11] - “预期共振”策略自2016年以来行业多头组合年化超额收益率达11.33%，夏普比率为1.64 [15] - 2021年至2024年，“预期共振”策略多头组合收益为66.29%，同期空头组合收益为-36.23%，全行业等权基准收益为-1.44% [15] 最新推荐 - “守正出奇”模型11月推荐靠前的行业为计算机、石油石化、轻工制造、非银行金融、商贸零售和医药 [3][19] - “预期共振”模型11月推荐靠前的行业为非银行金融、商贸零售、银行、石油石化、轻工制造和家电 [3][19] - 报告提供了推荐行业的详细得分明细和相关ETF产品，例如非银行金融行业对应证券ETF（512880.SH）、证券ETF基金（512900.SH）等 [19][20]

核心观点 - 中银多策略行业轮动复合策略当前（2025年10月16日）整体仓位侧重于非银行金融、基础化工、综合等行业，本周获得超额收益0.6%，年初至今累计超额收益达4.5% [1][3][57][58] - 策略采用负向波动率平价模型动态分配7个单策略权重，当前权重最高的策略为S7传统多因子打分策略（24.1%），最低为S2隐含情绪动量策略（5.4%）[3][52] - 本周市场表现分化显著，煤炭、银行、食品饮料行业领涨，而电子、计算机、传媒行业跌幅居前，30个中信一级行业平均周收益率为-1.1% [3][10] 市场表现回顾 - 近一周（2025年10月9日至10月16日）收益率表现最好的三个行业是煤炭（6.6%）、银行（5.8%）、食品饮料（2.6%），表现最差的三个行业是电子（-7.7%）、计算机（-6.3%）、传媒（-6.2%）[3][10] - 近一月（2025年9月9日至10月16日）30个中信一级行业平均收益率为0.4%，年初至今（2025年1月2日至10月16日）行业等权基准收益为22.7% [3][10][57] - 部分行业年初至今表现突出，有色金属累计收益达77.4%，通信为61.9%，电力设备及新能源为43.1% [11] 行业估值风险预警 - 采用滚动6年稳健PB分位数进行估值预警，分位数高于95%则触发高估值预警 [12] - 本周商贸零售、传媒、计算机、有色金属、电子、国防军工行业PB估值超过过去6年95%分位点，进入高估值预警区间 [3][12][13] - 食品饮料行业当前PB分位数仅为8.5%，处于估值低位，消费者服务、农林牧渔、医药等行业分位数也低于35% [13] 单策略表现与当前推荐行业 - **S1 高景气行业轮动策略（周度）**：本周超额收益-1.0%，年初至今超额收益-1.0%，当前推荐行业为非银行金融、农林牧渔、通信 [3][14][15] - **S2 隐含情绪动量策略（周度）**：本周超额收益-2.6%，年初至今超额收益14.8%，表现最佳，当前推荐行业为基础化工、综合、电力设备及新能源 [3][17][18][19] - **S3 宏观风格轮动策略（月度）**：本周超额收益2.3%，年初至今超额收益4.3%，当前推荐行业为银行、石油石化、交通运输、电力及公用事业、建筑、家电 [3][20][21][22] - **S4 中长期困境反转策略（月度）**：本周超额收益-1.2%，年初至今超额收益6.4%，当前推荐行业为国防军工、综合、基础化工、农林牧渔、有色金属、银行 [3][25][26] - **S5 资金流策略（月度）**：本周超额收益1.5%，年初至今超额收益-5.4%，当前推荐行业为综合、煤炭、房地产、综合金融、消费者服务 [3][27][28][29] - **S6 财报因子失效反转策略（月度）**：本周超额收益-0.4%，年初至今超额收益-2.5%，当前推荐行业为房地产、通信、建材、非银行金融、电力设备及新能源 [3][32][33][34] - **S7 传统多因子打分策略（季度）**：本周超额收益2.6%，年初至今超额收益18.4%，表现优异，当前推荐行业为食品饮料、基础化工、非银行金融、银行、交通运输 [3][36][37][38] 策略复合与配置 - 复合策略采用负向波动率控制模型，以63个交易日为滚动窗口计算各策略下跌日波动率的倒数并归一化，分配资金权重 [39][40][44] - 调仓频率根据单策略特性设定：季度初调整全部7个策略，月度初调整6个周频和月频策略，每周四调整2个周频策略 [41][43][45] - 当前复合策略行业配置前五大行业为：非银行金融（11.7%）、基础化工（10.2%）、综合（9.3%）、农林牧渔（7.9%）、通信（6.7%）[1][53] - 板块配置显示近期增持金融和中游非周期板块至21.4%和24.9%，减持上游周期和中游周期板块至7.6%和11.2% [3][54] 业绩回顾 - 复合策略近一周收益-0.5%，超越行业等权基准（-1.1%）0.6个百分点，近一月收益3.1%，超越基准（1.7%）1.4个百分点 [57] - 年初至今复合策略累计收益27.2%，显著超越行业等权基准的22.7%，累计超额收益达4.5% [57][58] - 自2014年以来，复合策略及主要单策略均持续跑赢行业等权基准，显示出长期有效性 [58][59][60][61]

核心观点 - 中银多策略行业轮动复合策略采用波动率控制模型动态分配7个子策略权重，当前配置以传统多因子打分策略(S7)为主(19.9%)，隐含情绪动量策略(S2)最低(8.2%) [54] - 复合策略年内累计收益达24.9%，显著超越行业等权基准22.1%，获得2.8%超额收益 [59][60] - 当前超配非银行金融(11.7%)、通信(10.4%)、综合(7.2%)行业，显著减仓TMT板块同时加仓上游周期板块 [55][3] 市场表现回顾 - 中信一级行业周平均收益率为-0.1%，近一月平均收益率为0.4% [10] - 电子行业表现最佳，周收益率达5.8%，年初以来累计上涨56.6% [11] - 有色金属和电力设备及新能源行业紧随其后，周收益率分别为4.5%和4.4%，年初至今涨幅分别为60.4%和42.0% [11] - 商贸零售、综合金融和消费者服务表现最差，周收益率分别为-3.9%、-3.5%和-3.4% [10] 行业估值风险预警 - 采用滚动6年PB稳健分位数监测估值风险，超过95%分位线触发预警 [12] - 当前商贸零售、传媒、计算机、电子、汽车和国防军工行业PB估值均处于100%、100%、100%、100%、97.1%和95.4%分位数，全部触发高估值预警 [13] - 食品饮料行业估值最低，PB分位数仅6.0% [13] 单策略表现与配置 S1高景气行业轮动策略 - 基于盈利预期原值、斜率和曲率三维度构建，每周选3个行业 [14] - 当前推荐非银行金融、农林牧渔、通信行业 [15] - 年内超额收益0.7% [59] S2隐含情绪动量策略 - 通过剥离换手率影响捕捉"隐含情绪"，每周选3个行业 [17][18] - 当前推荐机械、电力设备及新能源、通信行业 [19] - 年内超额收益达19.3%，表现最佳 [59] S3宏观风格轮动策略 - 结合宏观指标与风格暴露月度调仓，选6个行业 [21][22] - 当前推荐综合金融、计算机、通信、国防军工、电子、传媒 [23] - 年内超额收益3.1% [59] S4中长期困境反转策略 - 融合长期反转、中期动量和低拥挤因子，月度选5个行业 [26] - 当前推荐综合、钢铁、基础化工、医药、农林牧渔、电力设备及新能源 [26] - 年内超额收益6.0% [59] S5资金流策略 - 跟踪机构单和尾盘资金流向，月度选5个行业 [29][30] - 当前推荐煤炭、综合金融、综合、纺织服装、交通运输 [30] - 年内超额收益-6.5%，表现最差 [59] S6财报因子失效反转策略 - 利用财报因子阶段性失效特征，月度选5个行业 [34][35] - 当前推荐非银行金融、国防军工、汽车、煤炭、有色金属 [36] - 年内超额收益-5.5% [59] S7传统多因子打分策略 - 从动量、流动性、估值和质量四维度季度选股，选5个行业 [38] - 当前推荐电子、电力设备及新能源、有色金属、家电、非银行金融、银行 [39] - 年内超额收益10.9% [59] 策略复合方法 - 采用负向波动率平价模型动态分配7个策略权重 [41][46] - 季度首日调整全部策略，月度首日调整6个周月频策略，周四调整2个周频策略 [43][47] - 策略权重通过等权方式映射至行业配置 [48][49] 复合策略业绩表现 - 近一周收益0.3%，超额基准0.5% [59] - 近一月收益1.1%，略低于基准1.4% [59] - 2014年以来累计超额收益显著，各子策略超额净值持续跑赢基准 [62][63] - 2020年以来复合策略绝对收益净值呈现稳定上升趋势 [65][66]

核心观点 - 报告构建了一个兼具可投资性和代表性的行业指数池，并基于FY2预期ROE增速的景气度指标开发了三维行业轮动策略，该策略结合景气趋势共振和拥挤度规避，在2018年至2025年9月期间实现了显著的超额收益 [7][19][48] 行业指数池构建 - 行业ETF规模从2019年底的858亿元增长至2025年8月的近9000亿元，其中TMT、金融地产和医药板块的ETF规模均突破1000亿元，为行业轮动策略提供了丰富的被动投资工具 [10] - 行业指数池覆盖1633只股票，总市值覆盖率平均达75%，代表指数如中证银行（100%自由流通市值覆盖率）和中证煤炭（95%自由流通市值覆盖率）具有强行业属性和高覆盖率 [12][17] - 指数池按中信一级行业分类，涵盖消费、医药、TMT、新能源、制造、周期、公共服务和金融地产八大板块，每个行业选取覆盖率最高的指数作为代表，例如细分食品（食品饮料行业，97.1%成份比例）和证券公司（非银金融，95.7%成份比例） [12] 景气投资实践 - 使用FY2预期ROE增速（预测第二年）作为景气度指标，其分组单调性更强，第一组年化收益达9.13%，相对中证800超额7.93%，而FY1指标表现较弱（第一组收益仅0.8%） [23][30][31] - FY2景气上行组合（2018-2025年9月）月度超额胜率为58%，超额收益盈亏比1.39，在2019年实现53.98%收益（超额20.27%），2024年实现19.52%收益（超额7.32%） [30][33] - 景气度计算采用自由流通市值加权法，公式为 $F R O E g\_f r e e m v W_{j,T}=\sum_{i}\frac{F N P_{i,T}-N P_{i T-1}}{a b s\bigl(B V_{i l a t e s t}\bigr)}\times f r e e m v W_{i}$，并在每月底计算90天环比变化 [20][21] 景气趋势共振策略 - 策略结合FY2景气度边际变化和平稳动量（过去一年累计收益剔除头部10%涨跌幅），以量化资金共识，解决"正确但无效"问题，2018年以来年化收益12.33%，相对中证800超额11.13% [38][40][42] - 组合月度超额胜率提升至64%，超额收益盈亏比1.30，在2020年实现52.95%收益（超额27.16%），2025年9月实现29.91%收益（超额12.47%） [42][45] - 策略每月筛选前5行业等权配置，单一行业仓位上限20%，有效样本剔除景气下行和绝对景气小于0的指数 [38] 三维组合策略（景气+趋势+拥挤度） - 增加拥挤度规避（三年换手率分位大于95%的行业被剔除），以防御交易过热风险，2018年以来年化收益12.80%，相对中证800超额11.60% [50][52][54] - 组合月度超额胜率62%，超额收益盈亏比1.47，在2019年实现55.43%收益（超额21.72%），2022年最大回撤27.11%（优于基准） [54][57] - 截至2025年8月，三维策略推荐行业包括中证全指运输指数（预期增速变化0.3%）、家用电器（0.5%变化）、中证畜牧（3.7%变化）、中证传媒（1.8%变化）和油气产业（0.2%变化），拥挤度均低于95%阈值 [60] 行业最新特征 - 2025年8月行业数据显示，中证畜牧预期增速最高（9.6%），中证传媒估值分位最高（77.7%），而中证全指运输指数趋势强度达71.0% [60] - 拥挤度较高的行业包括证券公司（92.2%分位）和中证全指电力指数（91.9%分位），但均被策略规避 [60]

核心观点 - 行业轮动ETF策略基于定量分析构建 聚焦行业风格延续和切换视角 通过配置特定行业和主题ETF实现超额收益 [2] - 策略在20250908-20250912期间实现3.12%净收益 相对沪深300ETF超额收益达1.65% 自2024年10月14日以来累计收益25.17% 累计超额收益6.13% [4] - 模型当前推荐配置化学制药、半导体、航空装备等板块 新增持有科创芯片设计ETF、中药ETF、生物医药ETF等产品 [3] 策略配置调整 - 新增调入产品包括：科创芯片设计ETF（代码588780 规模6.13亿元 半导体行业占比96.38%）[12]、中药ETF（代码560080 规模24.24亿元 纯中药行业）[12]、生物医药ETF（代码512290 规模34.70亿元 生物制品占比32.25%）[12] - 继续持有产品包括：药ETF（代码562050 规模1.11亿元 化学制药占比58.63%）[12]、航空航天ETF（代码159227 规模13.37亿元 航空装备占比58.23%）[12]、卫星ETF（代码159206 规模10.56亿元 军工电子占比32.59%）[12] - 调出产品包括：央企科技ETF（近周涨幅3.21%）[13]、酒ETF（规模197.70亿元 近周涨幅0.98%）[13]、养殖ETF（规模51.59亿元 近周涨幅4.67%）[13] 业绩表现 - ETF组合近周平均收益3.12% 显著超越沪深300ETF的1.47%收益水平 超额收益达1.65% [13] - 自策略建仓日20241014至20250912 累计收益率曲线显示持续超越基准的表现（图表3）[6][7] - 部分ETF展示强劲单周表现：工业母机ETF涨幅6.55%[13] 影视ETF涨幅4.97%[13] 卫星ETF涨幅4.50%[13] 行业配置特征 - 重点配置医药领域（化学制药、中药、生物制品合计占比超90%）[12] 半导体芯片（科创芯片设计ETF半导体纯度96.38%）[12] 高端制造（航空航天、卫星、工业母机等）[12][13] - 新能源领域配置绿电ETF（规模1.67亿元 纯电力行业）[12] 智能汽车ETF（规模7.01亿元 汽车零部件占比23.67%）[12] - 科技板块配置科技100ETF（规模4.92亿元 通信设备占比17.3%）[12] 科创材料ETF（规模3.30亿元 电池材料占比20.54%）[12]

核心观点 - 中银多策略行业轮动系统采用七种量化策略进行复合配置 当前重点超配有色金属(15.5%)、非银行金融(12.9%)和综合(7.4%)等行业 [1][57] - 复合策略年内累计收益达25.8% 超越行业等权基准3.0个百分点 周度超额收益为0.5% [3][60][61] - 系统实施严格的估值预警机制 当前商贸零售、传媒、计算机行业的PB估值均处于过去6年95%分位以上的高风险区间 [13][14] 市场表现回顾 - 中信一级行业近一周平均收益率为4.1% 近一月平均收益率为6.5% [3][10] - 通信(10.9%)、电子(9.6%)、传媒(7.3%)领涨 银行(-0.1%)、石油石化(0.9%)、煤炭(1.1%)表现落后 [3][10] - 通信行业年内累计涨幅达72.7% 电子和传媒行业分别上涨41.8%和39.4% [11] 行业估值预警 - 采用滚动6年PB数据剔除前10%极值后计算分位数 超过95%分位触发高估值预警 [12] - 当前商贸零售、传媒、计算机行业PB分位数均达100% 机械(92.5%)、国防军工(91.7%)接近预警线 [13][14] - 食品饮料(13.5%)、建筑(23.2%)、消费者服务(28.2%)等行业估值处于历史较低水平 [14] 单策略表现与配置 - S1高景气策略权重21.9%排名第一 重点配置非银行金融、有色金属、农林牧渔 年内超额收益6.2% [3][16][56][61] - S2未证伪情绪策略权重仅5.8% 推荐电力设备及新能源、机械、有色金属 年内超额收益达15.3% [3][20][56][61] - S4困境反转策略权重19.2% 本月推荐综合、钢铁、基础化工等行业 年内超额收益7.9% [3][28][56][61] - S7多因子策略权重19.3% 本季度重点配置电子、电力设备及新能源、有色金属 年内超额收益7.6% [3][42][56][61] 策略复合方法 - 采用负向波动率平价模型进行资金分配 以63个交易日为滚动窗口计算下跌波动率 [43][48] - 季度初调整7个策略权重 月度调整6个周月频策略 每周四调整2个周频策略 [45][47][49] - 策略权重映射至行业时采用等权分配方式 最终行业配置比例为各策略配置比例之和 [50][51] 当前配置结构 - 上游周期板块配置25.5% 重点是有色金属(15.5%)、煤炭(5.2%) [57][58] - 金融板块配置19.3% 以非银行金融(12.9%)、银行(2.7%)为主 [57][58] - TMT板块配置降至9.1% 较前期21%大幅减仓 电子(5.0%)为主要持仓 [57][58]

核心观点总结 - 报告核心观点聚焦于行业轮动策略的有效性及因子表现 超预期增强策略在八月实现21.63%收益率 显著超越行业等权基准9.34% 超额收益达12.33% [4][34] - 质量、分析师预期和超预期因子在八月及年内均表现突出 其中八月IC均值分别达46.31%、43.35%和31.65% 多空收益最高达11.24% [3][20] - 九月行业推荐中电子、传媒、有色金属、非银行金融和计算机获超预期增强策略重点推荐 传媒行业同时获得调研活动策略推荐 [5][48][53] 市场与行业指数表现 - 过去一个月国内主要宽基指数普涨 中证500、中证1000、国证2000、沪深300和上证50分别上涨13.13%、11.67%、11.02%、10.33%和7.22% [2][12] - 行业指数几乎全部上涨 中信一级行业中29个行业上涨 通信行业以33.78%涨幅领先 电子、有色金属、计算机和电力设备及新能源涨幅靠前 [2][12] - 建筑、煤炭和银行表现落后 月涨跌幅分别为0.77%、0.57%和-1.67% 成为少数下跌或涨幅较低的行业 [2][12] 行业因子表现分析 - 八月六个基础因子IC均为正 质量因子IC均值46.31%领先 估值动量、分析师预期和超预期因子IC均值分别为23.89%、43.35%和31.65% [3][20] - 多空收益方面盈利、质量和分析师预期因子表现最佳 分别达到6.82%、11.24%和10.56% 多头超额收益分别为5.61%、5.03%和6.25% [3][20] - 年内所有因子IC值均为正 质量、分析师预期和调研活动因子IC均值达7.48%、7.94%和10.92% 多空收益最高达19.70% [3][21] 行业轮动策略架构 - 超预期增强策略以基本面为核心 叠加估值面和资金面分析 包含盈利、质量、估值动量、分析师预期和超预期因子 [18] - 景气度估值策略主要基于估值动量、盈利与质量因子构建 而调研活动策略通过调研热度和广度判断机构关注度 [19] - 超预期因子通过识别业绩超出市场一致预期来完善定价机制 2011年以来IC均值达8.46% 风险调整IC为0.31 [18][26][27] 策略历史表现 - 超预期增强策略年化收益率12.29% 夏普比率0.488 显著高于行业等权基准的5.27%收益率和0.222夏普比率 [34] - 调研活动策略自2017年以来年化收益率6.15% 夏普比率0.308 相比行业等权基准3.30%收益率和0.174夏普比率有优势 [42][44] - 超预期增强策略月均双边换手率69.04% 调研活动策略换手率较高达156.83% [34][42] 当期行业推荐详情 - 电子行业因估值动量与超预期因子得分进一步上升 总得分排名第一 获超预期增强策略推荐 [5][48] - 传媒行业盈利与质量得分大幅提升 从靠后跃升至前五 有色金属估值动量、分析师预期和超预期得分显著上升 [5][48] - 非银行金融在分析师预期和超预期表现提升 计算机行业多个因子得分上升进入前五 [5][48] - 调研活动策略推荐建筑、煤炭、钢铁、传媒和商贸零售 因钢铁调研热度上升且建筑、煤炭、钢铁拥挤度下降 [5][53] 策略细分因子排名变动 - 电子行业在盈利、估值动量、分析师预期和超预期因子排名稳定或上升 传媒行业多个因子排名显著提升 [51] - 有色金属在估值动量、分析师预期和超预期因子排名上升 非银行金融在分析师预期和超预期排名提升 [51] - 建筑、煤炭和钢铁在调研广度排名上升 显示调研拥挤度下降 传媒在调研热度和广度排名保持稳定 [54]